White Circle और रियल‑टाइम AI गवर्नेंस का उभरता दौर

इससे कंपनियों को एक ही जगह से कई महत्वपूर्ण काम करने की सुविधा मिलती है:

• AI के इनपुट और आउटपुट को मॉनिटर करना
• संदिग्ध या गलत जवाबों को पहचानना
• सुरक्षा और कंप्लायंस पॉलिसी लागू करना
• प्रोडक्शन में मॉडल की परफॉर्मेंस और भरोसेमंदी ट्रैक करना

कंपनी का कहना है कि उसका प्लेटफॉर्म AI सिस्टम्स को लगातार टेस्ट, सुरक्षित, मॉनिटर और बेहतर करने का तरीका देता है—यानी AI गवर्नेंस को केवल ऑडिट नहीं बल्कि एक निरंतर ऑपरेशनल प्रक्रिया बनाता है।

किन जोखिमों को पकड़ने के लिए बना है यह सिस्टम?

जब कंपनियां तेजी से जनरेटिव AI फीचर्स लॉन्च करती हैं, तो कई नए ऑपरेशनल जोखिम सामने आते हैं। White Circle इन्हें रियल‑टाइम में पहचानने और कम करने पर ध्यान देता है।

1. Hallucinations (गलत लेकिन आत्मविश्वास से भरे जवाब)

बड़े भाषा मॉडल कभी‑कभी ऐसे उत्तर दे सकते हैं जो सुनने में सही लगते हैं लेकिन वास्तव में गलत होते हैं। White Circle आउटपुट का विश्लेषण करके संदिग्ध जवाबों को पहचानने और फ्लैग करने की कोशिश करता है।

2. Prompt‑Injection और Jailbreak हमले

कुछ उपयोगकर्ता जानबूझकर ऐसे प्रॉम्प्ट लिखते हैं जो AI की सुरक्षा सीमाओं को पार करवा दें। प्लेटफॉर्म इन प्रॉम्प्ट्स और उनके जवाबों को स्कैन करके ऐसे हमलों को पहचान सकता है और उन्हें ब्लॉक कर सकता है।

3. Model Drift

समय के साथ‑साथ मॉडल का व्यवहार बदल सकता है—उदाहरण के लिए नए डेटा, नए इंटीग्रेशन या उपयोगकर्ता व्यवहार के कारण। लगातार मॉनिटरिंग से कंपनियां इन बदलावों को जल्दी पकड़ सकती हैं।

4. Sensitive Data Leakage

जनरेटिव AI सिस्टम कभी‑कभी अनजाने में गोपनीय डेटा उजागर कर सकते हैं, खासकर जब वे बाहरी डेटाबेस या मेमोरी सिस्टम से जुड़े हों। White Circle इंटरैक्शन स्कैन करके ऐसे डेटा लीक को रोकने की कोशिश करता है।

5. तेज़ AI डेवलपमेंट के जोखिम

आजकल कई टीमें तेजी से AI‑आधारित फीचर्स लॉन्च कर रही हैं—कभी‑कभी बिना मजबूत मॉनिटरिंग और सुरक्षा प्रक्रियाओं के। White Circle खुद को ऐसे माहौल में एक सुरक्षा परत के रूप में पेश करता है जो प्रोडक्शन में AI के व्यवहार पर नजर रख सके।

संस्थापक Denis Shilov क्यों चर्चा में आए

White Circle के संस्थापक इंजीनियर Denis Shilov हैं। वे 2024 में तब सुर्खियों में आए जब उन्होंने दिखाया कि एक ही प्रॉम्प्ट से कई बड़े AI मॉडल्स की सुरक्षा फिल्टर को बायपास किया जा सकता है।

इस तकनीक को अक्सर “universal jailbreak” कहा गया। इसमें मॉडल को इस तरह निर्देश दिया जाता था कि वह सुरक्षा नियमों वाले चैटबॉट की तरह नहीं बल्कि एक साधारण API की तरह व्यवहार करे—जो केवल सवाल का जवाब दे। इससे कई मॉडल्स की सुरक्षा सीमाएं कमजोर साबित हुईं।

इस घटना ने यह सवाल उठाया कि केवल मॉडल के अंदर बने सुरक्षा नियम पर्याप्त नहीं हैं। प्रोडक्शन में इस्तेमाल होने वाले AI के लिए बाहरी मॉनिटरिंग और कंट्रोल लेयर भी जरूरी हो सकती है।

$11 मिलियन की सीड फंडिंग

White Circle ने हाल ही में $11 मिलियन की सीड फंडिंग जुटाई है, जिसमें AI उद्योग के कई प्रमुख नाम शामिल हैं।

इन निवेशकों में शामिल हैं:

• Romain Huet (OpenAI)
• Dirk Kingma (Anthropic, पूर्व OpenAI)
• Guillaume Lample (Mistral)
• Thomas Wolf (Hugging Face)
• Olivier Pomel (Datadog)
• François Chollet (Keras)
• Mehdi Ghissassi (पूर्व DeepMind)
• Paige Bailey (DeepMind)
• David Cramer (Sentry)

इतने बड़े AI नेताओं की भागीदारी इस बात का संकेत देती है कि AI सुरक्षा और मॉनिटरिंग इंफ्रास्ट्रक्चर अब तेजी से महत्वपूर्ण होता जा रहा है।

यह फंडिंग कहाँ इस्तेमाल होगी?

कंपनी के अनुसार नई पूंजी मुख्य रूप से तीन क्षेत्रों में लगाई जाएगी:

• AI मॉनिटरिंग प्लेटफॉर्म के प्रोडक्ट डेवलपमेंट को तेज करना
• इंजीनियरिंग और ऑपरेशंस टीम का विस्तार (अमेरिका, ब्रिटेन और यूरोप में)
• वैश्विक ग्राहकों और एंटरप्राइज डिप्लॉयमेंट को बढ़ाना

रिपोर्ट्स के अनुसार White Circle का प्लेटफॉर्म अब तक 1 अरब से अधिक API रिक्वेस्ट प्रोसेस कर चुका है, जो शुरुआती चरण में भी इसकी उपयोगिता को दर्शाता है।

बड़ी तस्वीर: AI को चाहिए एक ऑपरेशनल कंट्रोल लेयर

जैसे‑जैसे जनरेटिव AI ग्राहक सेवा, सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट, वित्तीय सेवाओं और आंतरिक ऑटोमेशन जैसे क्षेत्रों में गहराई से शामिल हो रहा है, कंपनियों की चुनौती बदल रही है। अब सवाल केवल मॉडल बनाने का नहीं बल्कि उन्हें सुरक्षित तरीके से चलाने और नियंत्रित करने का है।

White Circle जैसे स्टार्टअप इसी खाली जगह को भरने की कोशिश कर रहे हैं—एक ऐसे टूलसेट के जरिए जो AI सिस्टम्स को observable, governable और सुरक्षित बनाए। रियल‑टाइम मॉनिटरिंग के जरिए कंपनियां hallucinations, prompt‑based हमलों और डेटा लीक जैसे जोखिमों को कम कर सकती हैं और बड़े पैमाने पर AI को भरोसेमंद तरीके से चला सकती हैं।